selección y pesado de parámetros acústicos mediante

SELECCIÓN Y PESADO DE PARÁMETROS ACÚSTICOS MEDIANTE
ALGORITMOS GENÉTICOS PARA EL RECONOCIMIENTO DEL
LOCUTOR
Maider Zamalloa1,2, Germán Bordel1, Luis Javier Rodriguez1, Mikel Peñagarikano1, Juan Pedro Uribe2
(1) GTTS, Departamento de Electricidad y Electrónica, Universidad del País Vasco
(2) Ikerlan – Centro de Investigaciones Tecnológicas
mzamalloa001@ikasle.ehu.es
RESUMEN
Los coeficientes cepstrales constituyen la representación
acústica más empleada en tareas de reconocimiento del
locutor. Generalmente, la dimensión de esta representación se
amplía introduciendo características dinámicas. Algunas de
estas características pueden depender de otras o ser
redundantes. Este artículo estudia la selección del conjunto
óptimo de parámetros acústicos para reconocimiento del
locutor, mediante una búsqueda heurística basada en
algoritmos genéticos. Para mejorar el rendimiento del sistema,
tras la selección se ha añadido un pesado. La búsqueda del
conjunto óptimo de pesos se ha efectuado también mediante
algoritmos genéticos. De este estudio se desprende que el
conjunto óptimo de parámetros es el formado por los 12
cepstrales y la energía. Así pues, la información dinámica no
parece tan relevante como en reconocimiento del habla.
Además, se ha obtenido una reducción relativa del error de
reconocimiento del 24.31%. Además de validar la
metodología propuesta, estos resultados refuerzan la opción de
utilizar representaciones acústicas reducidas para aligerar el
coste computacional y aumentar la robustez de los sistemas de
reconocimiento.1
1. INTRODUCCIÓN
El empleo de sistemas biométricos que analizan la voz
para verificar o determinar identidades es actualmente la forma
más natural y menos intrusiva de solucionar los problemas
relacionados con el control de acceso a recursos críticos o
privados (edificios, cuentas de Internet, etc.). Las aplicaciones
de alta seguridad requieren que la eficacia de estos sistemas
sea alta, algo especialmente difícil cuando el sistema
interactúa con cientos de usuarios legítimos y miles de
potenciales impostores. Sin embargo, es algo que se puede
abordar adecuadamente por medio de grandes cantidades de
datos de habla y redes de servidores computacionalmente
potentes, que permiten la estimación de modelos robustos.
No obstante, también pueden beneficiarse de esta
tecnología ciertas aplicaciones cuyo principal requerimiento
no es la seguridad, sino la adaptación y personalización
automática de los servicios que ofrecen. En este tipo de
aplicaciones, la transparencia y la naturalidad son críticas,
siendo preciso no interferir con el funcionamiento del servicio
prestado. En un escenario cada vez más previsible para este
1
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Gobierno Vasco,
dentro del programa SAIOTEK, a traves del proyecto S-PE04UN18.
tipo de aplicaciones, el cliente puede haber accedido al
servicio por medio de un dispositivo portátil o embebido, con
limitaciones de almacenamiento y capacidad computacional,
lo que plantea la necesidad de aligerar el coste computacional
de los procesos de reconocimiento con el menor impacto
posible en su eficiencia.
Una vía para abordar esta reducción de costes
computacionales pasa por la elección de parámetros acústicos,
que es clave para el reconocimiento automático de locutores.
Sería deseable contar únicamente con parámetros que sean
relevantes para la tarea de clasificación, ignorando todo dato
redundante o que aporte información innecesaria (el vector de
parámetros acústicos es portador de información diversa,
como el idioma, el locutor, el mensaje emitido, la emoción
etc.). Una reducción del conjunto de parámetros permitirá
reducir el coste computacional y, en función de las
características de los datos a utilizar para la estimación de
modelos, incluso aumentar la robustez del sistema. Yendo un
poco más allá, aún limitándonos estrictamente al uso de los
parámetros significativos, cabría hablar de mejores y peores
parámetros en función su aportación relativa a la distinción
entre locutores, cuestión que puede tenerse en cuenta para
mejorar el rendimiento del sistema dado un determinado
conjunto de parámetros.
Un parámetro acústico óptimo debe contar con las
siguientes características: (1) alta variación inter-locutor, (2)
baja variación intra-locutor, (3) facilidad de medición, (4)
robustez frente a ataques por simulación, (5) robustez frente al
ruido y (6) independencia frente a otros parámetros.
Desafortunadamente, no existe ningún parámetro que cumpla
con todos estos requerimientos. Los parámetros de alto nivel
que caracterizan a un locutor, tales como los patrones de
pronunciación, el uso del lenguaje, etc., son robustos frente al
ruido pero requieren el empleo de reconocimiento del habla
para obtener la secuencia de palabras y una gran cantidad de
datos para estimar los modelos acústicos y de lenguaje. Esta
complejidad es hoy por hoy inadmisible en cualquier sistema
de reconocimiento del locutor. Por lo tanto, son los
parámetros acústicos de bajo nivel los más empleados, ya que
su extracción es fácil, no requieren el reconocimiento del
habla y basta con una relativamente pequeña cantidad de datos
para estimar buenos modelos. Su principal inconveniente es
que pueden ser fácilmente corrompidos por el ruido ambiental
y otras fuentes de distorsión.
Los sistemas actuales emplean los mismos parámetros
(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC) tanto para
reconocimiento del habla como para reconocimiento del
locutor, porque además de recoger la distribución frecuencial
para la identificación de sonidos, transmiten información
sobre el pulso glotal y la forma y longitud del tracto vocal,
que son características específicas de cada hablante.
Asimismo, diversos trabajos han demostrado que la
información dinámica mejora de forma significativa la
eficiencia de los sistemas de reconocimiento del habla, por lo
que además de los MFCC y la energía, generalmente se
utilizan también sus primeras y segundas derivadas. En
función del módulo de procesamiento acústico, el vector de
parámetros puede estar compuesto por un número de
componentes que típicamente varía entre 20 y 50.
La determinación de un subconjunto de parámetros
óptimo partiendo de un vector acústico D-dimensional, sin
poner límites a toda la combinatoria posible, es
computacionalmente prohibitiva incluso para valores
moderados de D, sobre todo si tenemos en cuenta que hemos
de usar la tasa de clasificación como función de evaluación.
Una metodología más simple consistiría en evaluar de forma
individual los D parámetros y seleccionar los K más
discriminantes, sin tener en cuenta las dependencias entre
ellos. De hecho, se han propuesto varias técnicas subóptimas
en la literatura que sacrifican la optimización del conjunto
seleccionado por la eficiencia computacional [1].
Una estrategia bastante razonable para realizar esta
búsqueda sin establecer límites a priori a toda la combinatoria
posible es la utilización de algoritmos genéticos. Los
algoritmos genéticos, introducidos por Holland en 1975 [2],
son técnicas de búsqueda heurísticas y aleatorias basadas en
las estrategias de la evolución biológica, con tres mecanismos
básicos: selección del más fuerte, mezcla y mutación. Las
soluciones candidatas se representan por medio de individuos
o cromosomas. La población inicial de individuos suele
generarse de forma aleatoria. Después, el algoritmo genético,
de forma iterativa, conduce a la población hacia un punto
óptimo, de acuerdo a una métrica compleja (función de
evaluación o de adecuación) que mide la eficiencia de los
individuos para llevar a cabo una tarea concreta. El algoritmo
selecciona los individuos más fuertes (los que reciben mejor
evaluación) y a continuación mezcla, muta o mantiene sus
representaciones. Una de las principales ventajas de los
algoritmos genéticos sobre otras técnicas de búsqueda
heurísticas consiste en que no realizan ninguna hipótesis sobre
las propiedades de la función de evaluación pudiendo incluso
definir y emplear funciones de evaluación multi-objetivo de
forma completamente natural [3][4].
Hemos podido localizar varios trabajos que aplican estas
técnicas para la extracción y selección de parámetros en tareas
de reconocimiento del locutor [5][6][7]. Además de
seleccionar los parámetros más adecuados, las mismas técnicas
se pueden aplicar al pesado de parámetros, sin más que
codificar, en vez de una decisión booleana, el peso que se
asigna a cada parámetro. El pesado establece una modulación
de los parámetros acústicos, aumentando la influencia de los
más relevantes. De esta forma es posible mejorar la eficacia
del reconocedor en sistemas de verificación e identificación
del locutor [5][8].
En este trabajo se plantea la búsqueda de los parámetros
acústicos más relevantes para el reconocimiento del locutor.
Se trata de obtener conjuntos reducidos de parámetros que
permitan ahorrar esfuerzo computacional con una baja
degradación o incluso con una mejora del rendimiento del
sistema. Será necesario analizar un gran número de
subconjuntos de parámetros de diferentes dimensiones. Se
parte de un vector acústico de 38 dimensiones, compuesto por
los 12 MFCC, sus primeras y segundas derivadas, la energía y
su derivada. Tras una primera fase de selección, en la que se
determina el conjunto óptimo de K parámetros, se aborda una
segunda fase de pesado, en la que se establece el conjunto
óptimo de pesos para un conjunto dado de K parámetros.
El artículo se estructura como sigue. En el apartado 2 se
describe el sistema de reconocimiento del locutor y los
métodos de selección y pesado mediante algoritmos genéticos.
En el apartado 3 se describen la base de datos de habla
utilizada en los experimentos y la configuración del algoritmo
genético empleado en las búsquedas. En el apartado 4 se
muestran y comentan los resultados obtenidos. Por último, el
apartado 5 contiene las conclusiones del trabajo y una breve
descripción de las tareas pendientes.
2. METODOLOGÍA
2.1. El sistema de reconocimiento del locutor
2.1.1. Procesamiento acústico
El habla, adquirida a 16 KHz, se analiza en tramos de 25
ms, a intervalos de 10 ms. A continuación, se aplica una
ventana de análisis tipo Hamming y se calcula una FFT de 512
puntos y se calcula la media de las amplitudes de la FFT en 24
filtros triangulares solapados, definidos de acuerdo a la escala
Mel de bandas críticas. Por último, se calcula el logaritmo de
los coeficientes del banco de filtros y se aplica una
transformada discreta de cosenos (DCT), que produce 12
coeficientes cepstrales. Para aumentar la robustez frente a la
distorsión del canal se resta la media en el tiempo de los
cepstrales (calculada independientemente para cada señal) [9].
También se calculan las primeras y segundas derivadas de los
coeficientes cepstrales, la energía (E) y su derivada,
conformando un vector acústico de 38 componentes.
2.1.2. Cuantificación vectorial
Se aplica el algoritmo de cuantificación vectorial LBG
[10], que produce como resultado un conjunto de centroides
(codebook), C, que minimiza la distorsión media (distancia
euclídea) en la cuantificación de los vectores acústicos del
corpus de entrenamiento (que incluye a todos los locutores). A
continuación, cada vector acústico de la base de datos se
reemplaza por el índice del centroide más cercano. Durante el
reconocimiento se aplica el mismo procedimiento. Cada señal
de entrada es procesada para obtener una secuencia de
vectores acústicos X={X(1),X(2),...,X(T)} y a cada X(i) se le
asigna el índice del centroide más cercano del codebook, Y(i),
obteniendo una secuencia equivalente de etiquetas acústicas
Y={Y(1),Y(2),...,Y(T)}.
2.1.3. Modelos de locutor
La aproximación clásica al reconocimiento de locutor
mediante cuantificación vectorial consiste en estimar un
codebook específico para cada locutor, y después a cada señal
de entrada asignarle aquel locutor cuyo codebook haya
producido la mínima distorsión al cuantificar los vectores
acústicos. En este trabajo los modelos de locutor no son
codebooks, sino distribuciones de etiquetas. El método
consiste en calcular un único codebook compartido por todos
los locutores, y almacenar como parámetros específicos de
cada locutor las frecuencias de las etiquetas. Estos modelos
tan sencillos han dado buenos resultados en adaptación al
locutor mediante agrupamiento de locutores en tareas de
reconocimiento del habla [11].
Supongamos que U(i) es el conjunto de entrenamiento
correspondiente al locutor i, c(i) el número de etiquetas que
aparecen en U(i), y c(k,i) el número de veces que aparece la
etiqueta k en U(i). La probabilidad de la etiqueta k dado el
locutor i, P(k|i), se puede calcular empíricamente de la
siguiente manera:
P(k | i) =
c( k , i )
c(i )
(1)
Finalmente, suponiendo independencia estadística entre
etiquetas sucesivas, la probabilidad de la secuencia de
etiquetas Y={Y(1),Y(2),...,Y(T)}, dado el locutor i, puede
calcularse como sigue:
T
(2)
P(Y | i ) =
P(Y (t ) | i)
∏
i =1
2.1.4. Reconocimiento del locutor
Suponiendo que cada señal de entrada ha sido
pronunciada por alguno de los S locutores conocidos, dada la
secuencia de etiquetas Y={Y(1),Y(2),...,Y(T)}, el locutor más
probable viene dado por la siguiente expresión:
î (Y ) = arg max{P(i | Y )}
(3)
i=1,...,S
Aplicando la regla de Bayes, queda:
 P(Y | i ) P (i ) 
{P(Y | i) P(i)}
î (Y ) = arg max 
 = arg imax
i =1,..., S
=1,..., S
 P (Y ) 
(4)
ya que la maximización sobre el conjunto de locutores no
depende de la secuencia acústica. Por tanto, dado que además
suponemos que todos los locutores tienen la misma
probabilidad a priori:
î (Y ) = arg max {P (Y | i )} ,
(5)
i=1,..., S
e introduciendo (2) en (5):
T

î (Y ) = arg max ∏ P(Y (t ) | i )
i =1,..., S
 t =1

T


= arg max log ∏ P(Y (t ) | i) 
i =1,..., S
t =1


(6)
T

= arg max ∑ logP(Y (t ) | i ) 
i =1,..., S
 t =1

De la expresión (6) deducimos que el coste
computacional del reconocimiento es lineal con el número de
locutores (S) y con la longitud de la frase de entrada (T). En
total se requieren SxT accesos a memoria, Sx(T-1) sumas y S-1
comparaciones. Por conveniencia, se supone que las
probabilidades de las etiquetas se almacenan en forma
logarítmica.
2.1.5. Selección y pesado de los parámetros acústicos
El proceso de selección consiste en establecer cuáles son
las K componentes del vector acústico más relevantes desde el
punto de vista de la clasificación. Entre las númerosas tecnicas
de búsqueda y criterios de optimización que se han propuesto
a lo largo de los años (vease [12]), por razones que han
quedado expuestas anteriormente, se ha optado por una
búsqueda heurística basada en algoritmos genéticos.
El proceso comienza normalizando la base de datos para
que las D componentes del espacio vectorial tengan media 0 y
varianza 1. Cada subconjunto de K parámetros propuesto
como candidato, Γ (K )={j1, j2 ,..., jK} ha de ser evaluado, para
finalmente quedarse con aquel subconjunto que reciba una
mejor evaluación. Los pasos a seguir para hacerlo son: (1)
cada vector de la base de datos es sustituido por el vector
reducido, formado por las componentes enumeradas en Γ (K );
(2) se genera un codebook reducido C', utilizando las
componentes Γ (K ) del codebook completo C; (3) se etiquetan
los corpus de entrenamiento y validación reducidos mediante
C'; (4) utilizando las etiquetas del corpus de entrenamiento se
estiman los modelos de locutor; (5) se aplican los modelos de
locutor para clasificar las señales del corpus de validación; y
(6) se asigna al conjunto Γ (K ) la tasa de reconocimiento
obtenida.
Una vez se ha establecido el subconjunto óptimo de K
componentes, Γˆ ( K ) = { ˆj , ˆj ,..., ˆj } , se calcula un nuevo
1 2
K
codebook, C( Γˆ ( K )), se etiquetan con él los vectores reducidos
de los corpus de entrenamiento y test, y se calculan los
modelos de locutor. Por último, el subconjunto óptimo Γˆ ( K )
se evalúa clasificando las señales del corpus de test. Los tres
conjuntos de señales utilizados en este trabajo, entrenamiento,
validación y test, son independientes, ya que contienen señales
distintas del mismo conjunto de locutores.
Eliminar parámetros acústicos poco relevantes reduce,
sin duda, los requerimientos computacionales del reconocedor,
pero tal como apuntan los resultados obtenidos en un trabajo
previo [8], aún es posible mejorar el rendimiento del sistema
buscando y aplicando un conjunto adecuado de pesos
W=(w1,w2,...,wK), que transforma cada vector acústico
X=(x1,...,xK) en un vector ponderado X'=(w1x1,w2x2,...,wKxK).
Es necesario, por tanto, efectuar un proceso de búsqueda
en el espacio K-dimensional de los pesos. Cada conjunto de
pesos candidato W se aplica a los vectores reducidos de la base
de datos para obtener los vectores ponderados. Después se
calcula un codebook específico C(W), utilizando los vectores
ponderados del corpus de entrenamiento. Cada vector
ponderado es sustituido por el índice del centroide más
cercano en C(W). Por último, utilizando las etiquetas del
corpus de entrenamiento se estiman los modelos de locutor, y
se asigna a W la tasa de reconocimiento de locutor obtenida
sobre el corpus de validación utilizando dichos modelos. Una
vez obtenido el conjunto de pesos óptimo, Ŵ , como medida
de evaluación final se calcula la tasa de reconocimiento sobre
el corpus de test reducido y ponderado.
2.2. Búsqueda basada en algoritmos genéticos
La selección y el pesado de los parámetros acústicos se
realizan por medio de un conocido algoritmo genético (Simple
Genetic Algorithm, SGA) [13]. Tanto el codebook de
cuantificación vectorial como los modelos de locutor se
estiman a partir de los datos del corpus de entrenamiento. Sin
embargo, la evaluación que tiene lugar dentro del proceso de
búsqueda se efectúa a partir de los datos del conjunto de
validación, lo que asegura una mayor robustez e
independencia de los resultados. En este trabajo se utiliza
como función de evaluación la tasa de reconocimiento de
locutor sobre el corpus de validación.
El algoritmo SGA comienza evaluando todos los
individuos de una población de partida generada
aleatoriamente. Por individuo entendemos o bien un
subconjunto de K componentes en el caso de la selección, o
bien un conjunto de K pesos en el caso del pesado. Una vez
evaluados todos los candidatos, se seleccionan algunos de
ellos, normalmente los más fuertes o adecuados, es decir,
aquellos que ocupan los primeros puestos de acuerdo a la
función de evaluación, para mezclarlos y mutarlos con objeto
de obtener la población para la siguiente generación. La
convergencia del algoritmo depende de varios elementos: la
forma de representar la información, el tamaño de la
población, la forma de obtener la población inicial, el criterio
de selección de individuos, el tipo de mezcla y la tasa de
mutación. En concreto, hay tres métodos de selección muy
comunes: proporcional, por rango y por torneo. Los dos
primeros favorecen mucho a los individuos más fuertes,
mientras que la selección por torneo da más probabilidad a los
individuos menos adaptados. La mezcla siempre se realiza
entre dos individuos previamente seleccionados, pero puede
realizarse de muchas formas. El método más común consiste
en definir n puntos de corte, que determinan n+1 segmentos
en cada individuo, e intercambiar los segmentos pares para
producir los dos individuos hijos. Una mutación consiste en
invertir el valor de ciertos bits tomados al azar en la
representación de un individuo. Se introduce para evitar en lo
posible que la búsqueda quede atrapada en extremos locales.
La llamada tasa de mutación establece la probabilidad de que
tras una mezcla tengan lugar mutaciones.
A veces se permite que ciertos individuos (generalmente
los más fuertes) se transmitan sin mezclar ni mutar a la
siguiente generación, lo que se conoce como elitismo. En este
trabajo se ha aplicado el caso más simple de elitismo, que
consiste en transmitir únicamente al individuo más fuerte.
Esto garantiza que la evaluación del mejor individuo mejore
monótonamente en sucesivas generaciones. Si la mejora es
inferior a un cierto umbral, o si se ha alcanzado un número
máximo de generaciones, el algoritmo finaliza y devuelve
como solución el mejor individuo.
2.2.1. Representación de la información en la selección de
parámetros
Para representar la selección de K componentes se
utiliza un vector de D enteros en el rango [0, 255],
R={r1, r2 ,..., rD}. Los K valores más altos indican
implícitamente qué componentes se están eligiendo: Γ (K ) =
{{j1, j2,..., jK} | r j1 ≥ r j 2 ≥ ... ≥ r jK ≥ rj , ∀ j ∉ {j1, j2 ,..., jK}}.
Obviamente, un cierto conjunto de componente Γ (K ) puede
ser representado por muchos vectores distintos, o lo que es
igual, dado un cierto individuo R, pequeños cambios en su
especificación no modifican la elección de componentes. Esta
redundancia en la representación facilita que la evolución del
algoritmo sea suave y converja al subconjunto óptimo
Γˆ ( K ) idenpendientemente de la población inicial.
3. CONFIGURACIÓN DE LOS EXPERIMENTOS
3.1. La base de datos
Para los experimentos se ha utilizado Albayzin [14],
base de datos fonéticamente equilibrada en castellano.
Grabada a 16 kHz en condiciones de laboratorio, Albayzin fue
diseñada para el entrenamiento de modelos acústicos en el
ámbito del reconocimiento del habla. La base de datos está
compuesta por 204 locutores, cada uno de ellos con un
mínimo de 25 señales. La longitud media de cada señal es de
3.55 segundos.
En los experimentos se utilizan casi todas las señales de
la base de datos. De cada locutor se toman 25 señales, 10 de
ellas para el corpus de entrenamiento, 7 para el de validación y
8 para el de test. Así pues, el corpus de entrenamiento
contiene 2040 señales, el de validación 1428 y el de test 1632.
3.2. Configuración del algoritmo genético
El algoritmo genético se ha implementado por medio de
ECJ “A Java-based Evolucionary Computation and Genetic
Programming Research System”, una herramienta para el
desarrollo de aplicaciones de computación evolutiva y
programación genética, creada y mantenida en la universidad
George Mason de Estados Unidos, que se ofrece bajo una
licencia especial de código abierto [15]. ECJ tiene una
arquitectura muy flexible, permite definir representaciones
arbitrarias, genomas de longitud fija y variable, métodos de
optimización multiobjetivo y diversos operadores de
selección.
Con objeto de ajustar los parámetros que controlan el
rendimiento y la convergencia del algoritmo genético, se han
llevado a cabo experimentos preliminares. El tamaño de la
población es uno de los principales parámetros. Poblaciones
demasiados extensas retrasan excesivamente la convergencia
del algoritmo, mientras que poblaciones demasiado pequeñas
limitan el rendimiento de la búsqueda. Se ha comprobado que
el tamaño de la población depende del espacio de búsqueda.
En los experimentos de selección todos los individuos
contienen 38 genes, uno por cada parámetro del vector
acústico. Así pues, se ha llegado a un tamaño de población
óptimo para todos ellos. Sin embargo, en los experimentos de
pesado el número de genes es proporcional al número de
parámetros a pesar. Por tanto, los experimentos de pesado
requieren poblaciones cada vez más pequeñas a medida que se
reduce el número de parámetros.
Se ha comprobado que 40 generaciones son suficientes
para alcanzar la convergencia, por lo que no se ha aplicado
ningún otro criterio de parada. Para reducir el tamaño de la
representación y, por tanto, el coste computacional, se han
utilizado tan sólo 8 bits por gen, es decir, enteros en el rango
[0, 255]. A la hora de elegir qué individuos de la actual
generación van a cruzarse para producir los individuos de la
siguiente, se ha optado por la selección por torneo, con una
pre-selección aleatoria de 7 o 2 individuos (de nuevo, este
número depende del tamaño de la población), entre los que se
escoge el más fuerte. Este es el método recomendado por los
desarrolladores de la herramienta, ya que permite mantener un
cierto grado de diversidad y, al mismo tiempo, dirigir el
algoritmo hacia poblaciones cada vez mejor adaptadas. Se ha
aplicado una mezcla con un punto de corte, es decir, cada uno
de los dos individuos seleccionados se rompe en dos
segmentos que se intercambian. Las tasas de mezcla y
mutación se han fijado heurísticamente a aquellos valores que
han producido mejores resultados (1.0 y 0.01,
respectivamente). Por último, se ha aplicado el caso básico de
elitismo, manteniendo el mejor individuo de cada generación.
4. RESULTADOS DE LOS EXPERIMENTOS
4.1. Selección de parámetros
Con objeto de identificar el subconjunto óptimo de
parámetros tanto en cuanto a coste computacional como en
cuanto a eficacia del sistema de reconocimiento, se ha lanzado
En un trabajo previo se presentaron resultados
interesantes de pesado con el conjunto completo de 38
componentes [8]. Sin embargo, el objetivo principal de este
trabajo es identificar subconjuntos de parámetros que permitan
reducir los costes computacionales de los sistemas de
reconocimiento de locutor. Pero reducir el número de
componentes puede repercutir negativamente en la tasa de
reconocimiento, tal como se observa en la Tabla 1 al ir
reduciendo el número de componentes de 10 a 2. El pesado se
introduce, precisamente, con objeto de mejorar el rendimiento
del sistema cuando se utilizan conjuntos reducidos de
parámetros acústicos.
Así pues, se ha realizado una búsqueda mediante
algoritmos genéticos de los pesos óptimos para los vectores
reducidos obtenidos en la fase de selección, para K=13, 10, 8,
Tabla 3. Pesos óptimos obtenidos para el conjunto
original de 38 parámetros acústicos. El identificador cXX
se refiere al cepstral XX, dXX y ddXX a su primera y
segunda derivada, E a la energía y dE a su derivada.
c01
c02
c03
c04
c05
c06
c07
c08
c09
c10
c11
c12
225
152
228
223
238
218
189
209
207
204
184
237
d01
d02
d03
d04
d05
d06
d07
d08
d09
d10
d11
d12
58
93
62
118
33
11
65
39
45
36
124
73
dd01
dd02
dd03
dd04
dd05
dd06
dd07
dd08
dd09
dd10
dd11
dd12
14
61
147
161
104
114
61
14
43
60
112
84
Peso
4.2. Pesado de parámetros
Los parámetros pesados proporcionan casi en todos los
casos tasas de error más pequeñas. La única excepción se
produce para K=2, debido a la no convergencia del algoritmo
genético. El uso de los 38 parámetros originales pesados
conlleva una reducción relativa del error del 71.62%. Por otra
parte, la búsqueda de los pesos óptimos para K=38 presenta
una convergencia extraordinariamente rápida. Esto es debido a
la normalización de la base de datos, que unifica las varianzas
de todos los parámetros. En particular, hace que las derivadas
adquieran más relevancia en el proceso de clasificación e
inserten ruido. Por tanto, resulta muy beneficioso asignarles
un peso pequeño, es decir, devolverles la pequeña varianza
que tenían. Este hecho se ve reflejado en los pesos óptimos
obtenidos para los 38 parámetros originales, entre los que
claramente prevalecen los de los cepstrales y la energía (véase
la Tabla 3). Hay que tener en cuenta que los pesos determinan
la relevancia de cada parámetro en el proceso de
reconocimiento.
Parámetro
En todos los experimentos de selección desde K=12
hasta K=2, la búsqueda, que se efectúa sobre un espacio de 38
dimensiones, ha dado como resultado un subconjunto óptimo
formado por algunos cepstrales y la energía. El hecho de que
no haya resultado seleccionada ninguna de las características
dinámicas parece indicar que éstas no tienen la misma
relevancia en reconocimiento del locutor que en
reconocimiento del habla. El experimento de selección con
K=13 se ha llevado a cabo precisamente para verificar esta
intuición. Atendiendo a las tasas de error, se concluye que el
mejor subconjunto es el compuesto por 12 parámetros (11
cepstrales más la energía). No obstante, los subconjuntos de
10 y 13 parámetros ofrecen un rendimiento muy similar.
Puesto que la energía no aparece en los subconjuntos
óptimos de tamaño inferior a 12, se ha considerado oportuno
evaluar el rendimiento potencial del conjunto formado por los
12 cepstrales. La tasa de error obtenida sobre el conjunto de
test utilizando 12 cepstrales es del 5.94%, sólo ligeramente
peor que la de los subconjuntos óptimos de tamaño 12 y 13
obtenidos mediante algoritmos genéticos.
Peso
10
8
6
4
2
Parámetro
12
% ERROR
Sin pesos
Pesos óptimos
19.42
5.51
5.94
4.53
5.45
4.17
6.25
5.15
9.13
7.23
16.23
14.83
30.94
28.86
73.16
74.08
K
38 (vector completo)
12 cepstrales
Subconjuntos 13
10
óptimos
obtenidos
8
mediante
6
algoritmos
4
genéticos
2
Peso
13
Parámetros Seleccionados
c01, c02, c03, c04, c05, c06, c07, c08,c09, c10,
5.45
c11, c12, E
c01, c02, c03, c04, c06, c07, c08, c09, c10, c11,
5.39
c12, E
6.25 c01, c02, c04, c05, c06, c08, c09, c10, c11, c12
9.13 c01, c02, c04, c07, c08, c09, c10, c12
16.23 c01, c02, c03, c06, c08, c12
30.94 c01, c02, c03, c10
73.16 c01, c04
Parámetro
K %Error
Tabla 2. Resultados de reconocimiento de locutor sobre
el corpus de test de Albayzin utilizando parámetros sin
pesar y parámetros pesados con los pesos óptimos
obtenidos mediante algoritmos genéticos, para el
conjunto original de 38 componentes, el conjunto de los
12 cepstrales y los subconjuntos óptimos obtenidos en la
fase de selección.
Peso
Tabla 1. Subconjuntos óptimos de parámetros obtenidos
tras la selección mediante algoritmos genéticos, y tasas de
error en experimentos de reconocimiento sobre el corpus
de test de Albayzin, para varios valores de K. El
identificador cXX hace referencia al cepstral XX, y E a la
energía.
6, 4 y 2. Además, como referencia, se han obtenido también
los pesos óptimos para el vector original de 38 componentes y
para el vector formado por los 12 cepstrales. En la Tabla 2 se
muestra el error de reconocimiento obtenido sobre el corpus
de test utilizando parámetros sin pesar y parámetros pesados
con los pesos óptimos.
Parámetro
una amplia batería de experimentos con subconjuntos de
diferentes dimensiones. Puesto que el coste computacional es
lineal con el número de parámetros, los experimentos tratan de
encontrar el mejor compromiso posible entre la tasa de
reconocimiento y el número de parámetros. Se han llevado a
cabo experimentos con K = 13, 12, 10, 8, 6, 4 y 2. En la
Tabla 1 se muestran los conjuntos óptimos, así como las tasas
de error correspondientes, obtenidas sobre el corpus de test.
E
dE
220
25
Atendiendo a los resultados mostrados en la Tabla 2, se
puede concluir que el subconjunto óptimo de parámetros
acústicos pesados es el seleccionado para K=13, compuesto
por los 12 cepstrales y la energía. Este conjunto proporciona
un error del 4.17%, 1.34 puntos inferior al obtenido con los 38
parámetros originales, lo que supone una reducción relativa
del error del 24.31%. Los pesos óptimos para el conjunto
formado por los 12 cepstrales y la energía se muestran en la
Tabla 4. Finalmente, entre los conjuntos de parámetros
pesados, sólo tres superan al formado por los 38 parámetros
originales: los subconjuntos seleccionados para K=10 y K=13,
y el conjunto formado por los 12 cepstrales.
Tabla 4. Pesos óptimos obtenidos para el conjunto de los
12 cepstrales y la energía.
c01 c02 c03 c04 c05 c06 c07 c08 c09 c10 c11 c12 E
168 174 136 197 189 149 148 149 160 137 166 138 240
5. CONCLUSIONES
Los coeficientes cepstrales y sus derivadas son los
parámetros más empleados en los sistemas actuales de
reconocimiento de locutor. El mismo conjunto de parámetros
se emplea también en otras tareas que requieren el
procesamiento de señales de voz, como el reconocimiento del
habla o la identificación de la lengua. Sin embargo, algunos de
estos parámetros pueden ser redundantes, dependientes entre
sí o incluso perjudiciales para la clasificación. Desde ese
presupuesto, este trabajo trata de determinar el subconjunto
óptimo de parámetros acústicos para el reconocimiento de
locutor, tanto en cuanto al rendimiento del sistema como en
cuanto al coste computacional, que en este caso es lineal con
el número de parámetros.
El estudio se basa en la selección y posterior pesado de
diferentes conjuntos de parámetros, mediante técnicas
heurísticas de búsqueda, en concreto, mediante algoritmos
genéticos. El algoritmo de selección trata de identificar los
parámetros más relevantes, mientras que el pesado escala los
parámetros seleccionados y mejora la robustez del sistema de
reconocimiento.
Los resultados obtenidos en los experimentos realizados
sobre la base de datos de habla leída Albayzin, con 204
locutores, determinan que el subconjunto óptimo pesado para
el reconocimiento del locutor es el compuesto por los 12
cepstrales y la energía. Cabe destacar que este subconjunto,
que excluye la información dinámica, es más eficaz que el
conjunto pesado compuesto por los 38 parámetros originales,
con una reducción relativa del error del 24.31%. Este
resultado pone en evidencia la importancia de eliminar la
información no relevante del vector acústico, puesto que al
excluir los parámetros dinámicos no sólo disminuye el coste
computacional sino que aumenta el rendimiento del sistema de
reconocimiento. En definitiva, se puede concluir que los
parámetros dinámicos no aportan información relevante para
la clasificación de locutores, sino que más bien entorpecen
dicha tarea.
Puesto que el pesado no es más que una transformación
lineal con matriz diagonal, una vez comprobado el efecto
positivo que tiene esta medida, se plantea como trabajo futuro
la búsqueda de matrices de transformación que optimicen el
rendimiento del sistema de reconocimiento. En un sentido más
práctico, actualmente se está implementando una Aplicación
Orientada a Servicio de reconocimiento de locutor para
dispositivos con recursos computacionales limitados
(teléfonos móviles y PDAs).
6. BIBLIOGRAFÍA
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